본 연구는 음성 인터넷 서비스를 위하여 기존의 HTML 컨텐츠를 자동으로 VXML 컨텐츠로 변환하여 사용하는 방법에 관한 것이다. 문서 변환은 HTML 문서의 해석과 내용 분리에 앞서 컨텐츠의 선택이 필수적으로 요구되지만, 이미 알고 있고, 관심이 있는 내용의 집단적 선택에 대하여는 아직까지 좋은 해법이 없어 보인다. 본 논문에서는 비구조적 데이터로 구성된 웹 문서로부터 필요한 정보 묶음을 선택하기 위하여 웹 문서에 포함된 문자열, 구조에 대한 사용자의 사전 지식을 상호 반응적으로 사용하는 방법을 제안하며, 이를 구현하여 그 타당성을 입증하였다. 제안하는 방식은 기존의 구조적 방식에 의한 선택보다 사용자의 의도를 정확히 반영하며, 문서 표현의 구현 기법의 변화에 강건한 장점이 있다. 또한 컨텐츠 분리 측면에서는 XML또는 XHTML 문서변환을 중간 과정으로 사용하는 방식에 비하여 시간적으로 빠르며, 변환 과정의 부담이 작다.
This paper presents a new agent which convert HTML contents to VXML contents automatically for voice services via web. In this paper, I propose an interactive hybrid sequential contents selection method to select desired contents fast and robustly from known web pages. It uses real time structural features as well as embedded text and/or priori structural knowledge such as link symbol position. To verify its effectiveness, a full agent system is implemented and tested. The method reflects user intention more accurately than conventional selections using structural features and is more robust to variations of HTML programming techniques. The agent is fast and has less computational burden than methods use XML or XHTML conversion as intermediate stage.
